Stack AV développe des systèmes autonomes de transport de marchandises reposant sur l’intelligence artificielle pour les secteurs du transport et de la logistique. Son travail associe intelligence artificielle, apprentissage automatique et technologies cloud afin de favoriser des opérations de transport plus sûres, plus fiables et plus efficaces. L’entreprise s’attache à améliorer l’intelligence de la chaîne d’approvisionnement, la performance des livraisons et les résultats des entreprises grâce à la technologie des véhicules autonomes, en plaçant la sécurité au cœur de son approche d’ingénierie. Son équipe pluridisciplinaire intervient dans des domaines liés à la logistique, à la fabrication et au conseil, tout en faisant progresser des solutions intelligentes pour le transport moderne de marchandises.
Ingénieur logiciel principal en infrastructure d’entraînement ML chez Stack AV (Télétravail, Pennsylvanie)
Dirigez la conception d’une infrastructure évolutive pour l’entraînement en apprentissage automatique et de pipelines de modèles de bout en bout. Contribuez à faire progresser les systèmes de camions autonomes de Stack AV grâce à l’ingénierie de plateforme, à l’optimisation des performances et à la collaboration interfonctionnelle.
Description
- Concevez et perfectionnez des composants de plateforme d’entraînement haute performance couvrant l’orchestration, les abstractions d’entraînement, les services du plan de contrôle, l’observabilité et l’optimisation des performances.
- Développez des pipelines complets d’apprentissage automatique couvrant le traitement des journaux, l’extraction des caractéristiques, les schémas et le stockage des jeux de données, la configuration des modèles, l’entraînement, le profilage et l’accélération.
- Évaluez l’infrastructure d’entraînement afin d’identifier et de résoudre les contraintes de performance.
- Encouragez les abstractions système et les outils pour développeurs qui aident les ingénieurs en apprentissage automatique à itérer rapidement sur les modèles.
- Adoptez des technologies open source permettant aux ingénieurs en apprentissage automatique de profiler et d’améliorer leurs flux de travail de manière autonome.
- Maintenez des normes d’ingénierie élevées et contribuez à instaurer une culture d’équipe axée sur l’excellence technique.
- Dirigez l’architecture et la mise en œuvre d’une plateforme d’entraînement d’IA haute performance et multi-tenant.
- Collaborez avec les équipes ML Platform, Infrastructure, Autonomy et Safety Evaluation.
Exigences
- Diplôme de licence ou de master en informatique, en ingénierie ou dans une discipline connexe.
- Au moins six ans d’expérience dans le développement de plateformes ML et d’applications d’apprentissage automatique.
- Maîtrise avancée de Python, C++ ou d’un langage équivalent.
- Expérience avec Lance, PyTorch, Ray Data ou des technologies comparables.
- Expérience confirmée dans la création d’infrastructures évolutives et fiables dans un environnement en constante évolution, ainsi que dans la collaboration avec des ingénieurs en apprentissage automatique au sein de différentes équipes de modélisation.
- Solide compréhension des compromis liés à la conception des systèmes et compétences en communication permettant de créer un alignement entre les équipes interfonctionnelles.
- Expérience de l’entraînement ou de l’optimisation de modèles, ou des pipelines de traitement de données à grande échelle.
- Excellentes capacités d’analyse et de résolution de problèmes.
- Excellentes compétences en communication écrite et orale, notamment la capacité à expliquer des concepts techniques complexes à des parties prenantes non techniques.
- Une vérification de la résidence, du statut de personne américaine et/ou de la citoyenneté peut être nécessaire pour satisfaire aux exigences américaines en matière de sécurité nationale et de contrôle des exportations.
Avantages
- Un environnement de travail offrant l’égalité des chances et axé sur l’inclusion, l’entrepreneuriat et l’innovation en matière de genre, de race, d’âge, d’orientation sexuelle, de religion, de handicap et d’identité.